„Ripple“ plečia savo dirbtinio intelekto dėmesį, nes XRP Ledger prideda palaikymą dirbtinio intelekto agentų mokėjimams naudojant XRP ir Ripple USD.
Santrauka
- Ripple pristatė XRPL Starter Kit, kad agentai galėtų mokėti naudodami XRP ir RLUSD per x402.
- Crypto.news pažymėjo, kad USDC vis dar dominuoja x402 veikloje, nepaisant to, kad „Ripple“ kol kas ėmėsi mokėjimų mašinomis.
- „Ripple“ „GenAI“ vaidmuo nurodo vidinį darbą su agentinėmis sistemomis, saugos kontrole ir įrankių platformomis.
Šis žingsnis buvo atliktas po XRPL AI Starter Kit – kūrėjo paketo, skirto savarankiškoms mokėjimo darbo eigoms, pristatymo.
Naujausioje ataskaitoje taip pat nurodoma, kad „Ripple“ ieško personalo programinės įrangos inžinieriaus „GenAI Platform“ San Franciske. Vaidmuo sutelktas į agentines AI sistemas, įskaitant vykdymo laiką, orkestravimą, vertinimo vamzdynus, saugos kontrolę ir kūrėjo įrankius.
XRPL prideda x402 mokėjimus AI agentams
Ripple teigė, kad XRPL AI Starter Kit leidžia kūrėjams kurti programas, kuriose AI agentai gali siųsti, gauti ir valdyti mokėjimus XRP knygoje. Įrankių rinkinys palaiko x402 palaikančius mokėjimus naudojant XRP ir RLUSD.
Bendrovė teigė, kad AI agentai jau moka už skaičiavimo išteklius, apmoka sąskaitas faktūras ir užbaigia operacijas. „Ripple“ gaminį rėmė programine įranga, kuri gali veikti naudojant ribotus žmogaus veiksmus.
Kaip anksčiau pranešė crypto.news, rinkinyje yra XRPL Docs MCP serverio prieiga ir Claude įrankiai, skirti piniginės kūrimui, balanso patikrinimui, operacijų stebėjimui ir mokėjimams. Šie įrankiai skirti kūrėjams, išbandantiems agentais pagrįstas finansines darbo eigas.
x402 mokėjimo standartas leidžia programinei įrangai tvarkyti mokėjimus žiniatinklio užklausose. Paslauga gali paprašyti sumokėti, agentas gali siųsti lėšas tinkle, o paslauga gali tęstis, kai bus gautas mokėjimo įrodymas.
XRP ir RLUSD įveda automatinius mokėjimus
„Ripple“ pastangos suteikia XRP ir RLUSD vietą augančioje mašinų mokėjimo rinkoje. XRP gali būti naudojamas kaip vietinis tinklo turtas, o RLUSD siūlo atsiskaitymo doleriais parinktį agentams, kuriems reikia mažesnio kainų nepastovumo.
Ripple teigė, kad XRPL atsiskaitymas per 3–5 sekundes, nuspėjami mokesčiai ir integruotas decentralizuotas keitimas yra naudingas atliekant automatinius mokėjimus. Tinklas taip pat gali palaikyti mokėjimus įvairiomis valiutomis per savo vietinį mainų lygmenį.
Kaip pranešė crypto.news, USDC vis dar pirmauja x402 veikloje, turėdamas daugiau nei 120 milijonų kaupiamųjų operacijų ir daugiau nei 41 milijoną JAV dolerių. Tai reiškia, kad „Ripple“ žengia į rinką, kurioje konkurentai jau turi išankstinių mokėjimų srautą.
Ankstyvieji įrankiai negarantuoja plataus naudojimo. Ripple vis dar turi, kad kūrėjai pasirinktų XRPL dėl kainos, greičio ir mokėjimo funkcijų. Priėmimas priklausys nuo realių programų, o ne tik nuo kūrėjų rinkinių paleidimo.
Įdarbinimo taškai gilesniam AI plėtrai
Atviri „Ripple“ vaidmenys rodo, kad įmonė samdo techninius darbuotojus, susijusius su „GenAI“. „GenAI Platform“ vaidmuo reikalauja darbo su agento vykdymo laiku, atminties sistemomis, orkestravimo ir vertinimo vamzdynais.
Sąrašas taip pat nurodo įmonių agentų AI architektūrą ir gamybos diegimą. Tai rodo, kad „Ripple“ ne tik prideda mokėjimo įrankių išoriniams kūrėjams, bet ir investuoja į savo AI sistemas.
Laikas atkreipė dėmesį, nes darbo vietų sąrašas rodomas, nes XRPL išplečia agento mokėjimų palaikymą. Bendrovė nenurodė, kad nuoma yra tiesiogiai susieta su XRPL AI Starter Kit.
„Ripple“ dirbtinio intelekto mokėjimų darbas taip pat yra susijęs su platesniu postūmiu į stabilias monetas ir tarptautinius atsiskaitymus. Crypto.news pranešė, kad „Mastercard“ agentų mokėjimas už mašinas apima „Ripple“ tarp daugiau nei 30 partnerių, parodydamas, kaip mašinų spartos mokėjimai tampa platesne pramonės tema.
XRP turėtojams pagrindinis klausimas yra tai, ar šie įrankiai sukuria realią tinklo paklausą. AI mokėjimo palaikymas prideda dar vieną naudojimo atvejį, tačiau kaina vis tiek priklauso nuo likvidumo, reguliavimo, kūrėjo pritaikymo ir platesnių šifravimo sąlygų.
